세계 해양산업은 자율운항선박 기술의 등장으로 급속도로 발전하고 있으며, 해양 데이터에서 파생된 인공지능 활용에 관한 관 심이 높아지고 있다. 다양한 기술 발전 중에서 선박 항로 군집화는 자율운항선박 상용화를 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 항로 군집 화를 통해 해상에서 선박 항로 패턴을 추출하여 가장 빠르고 안전한 항로를 최적화하고 충돌 방지 시스템의 개발에 기반이 된다. 항로 군 집화 알고리즘의 정확성과 효율성을 보장하기 위해 고품질의 잘 처리된 데이터가 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 항로 군집화 방법 중 항로의 실제 형태와 특성을 정확히 반영할 수 있는 선박 항로 유사도 기반 군집화 방식에 주목하였다. 이러한 방식의 효율을 극대화하 기 위해 최적의 데이터 전처리 기술 조합을 구성하고자 한다. 구체적으로, 4가지의 선박 항로 간 유사도 측정법과 3가지의 차원 축소 방 법을 조합하여 연구를 진행하였다. 각 조합에 대해 k-means 군집 분석을 수행하고, 그 결과를 Silhouette Index를 통해 정량적으로 평가하여 최고 성능을 보이는 전처리 기법 조합을 도출하였다. 본 연구는 단순히 최적의 전처리 기법을 찾는 것에 그치지 않고, 광범위한 해양 데 이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 과정의 중요성을 강조한다. 이는 4차 산업혁명 시대의 해양 및 해운 산업이 직면한 디지털 전환에 효과적으로 대응하기 위한 기초 연구로서 의의를 갖는다.

빠르게 발전하는 이미지 인식 기술에도 불구하고 표 형식의 문서와 수기로 작성된 문서를 완벽하게 디지털화하기에는 아직 어려움이 따른다. 본 연구는 표 형식의 수기 문서인 선박 항해일지를 작성하는 데에 사용되는 규칙을 이용하여 보정 작업을 수행함으로 써 OCR 결과물의 정확도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 OCR 프로그램을 통하여 추출된 항해일지 데이터의 정확성과 신뢰성을 높일 것 으로 기대된다. 본 연구는 목포해양대학교 실습선 새누리호의 2023년에 항해한 57일간의 항해일지 데이터를 대상으로 OCR 프로그램 인 식 후 발생한 오류를 보정하여 그 정확도를 개선하고자 하였다. 이 모델은 항해일지 기재 시 고려되는 몇 가지 규칙을 활용하여 오류를 식별한 후, 식별된 오류를 보정하는 방식으로 구성하였다. 모델을 활용하여 오류를 보정 후, 그 효과를 평가하고자 보정 전과 후의 데이터 를 항차별로 구분한 후, 같은 항차의 같은 변수끼리 비교하였다. 본 모델을 활용하여 실제 셀 오류율은 약 11.8% 중 약 10.6%의 오류를 식 별하였고, 123개의 오류 중 56개를 개선하였다. 본 연구는 항해일지 중 항해정보를 기입하는 Dist.Run부터 Stand Course까지의 정보만을 대 상으로 수행하였다는 한계점이 있으므로, 추후 항해정보 뿐만 아니라 기상정보 등 항해일지의 더 많은 정보를 보정하기 위한 연구를 진 행할 예정이다.

해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다.준해 양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해 양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식 으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출 하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.